Błędy w wykresie źródłowym

Wykres kołowy nie jest nalepszym wyborem do przedstawiania danych, ponieważ ludzkie oko nie jest w satnie dobrze porównać ze sobą kątów wycinków, a co za tym idzie zazwyczaj ludzie błędnie odczytują dane. Ogólnie mówiąć kąty rozwarte są postrzegane jako większe niż w rzeczywistości są. Dodatkowe rozproszenie odbiorcy mogą stanowić kolory.

Poprawienie wykresu

Oto kod potrzebny do wygenerowania ramki danych

library(plotly)
library(ggplot2)
library(dplyr)

# tworzenie ramki danych
df <- data.frame(x = c("Business enterprise sector", "Government sector",
                       "Higher education sector", "Private non-profit sector"),
                 y = c(233, 38, 76, 5))
colnames(df) <- c("type", "value")

order <- c("Private non-profit sector","Government sector", 
          "Higher education sector", "Business enterprise sector")

df$type <- factor(df$type, levels = order)

# rysowanie wykresu słupkowego w ggplot2
plot <- ggplot(df, aes(y = type, x = value, 
                       text = paste(type, " Expenditure:", value, " EUR billions"))) +
  geom_col(fill = "navyblue") +
  labs(
    title = "R&D expenditure by sector 2022",
    x = "expenditure in EUR billions",
    y = ""
  ) +
  theme_bw() +
  theme(plot.title = element_text(size = 16, face = "bold"),
        axis.text.y = element_text(size = 12),
        axis.text.x = element_text(size = 10))

# konwersja na wykres interktywny
plot <- ggplotly(plot, tooltip = "text")
plot

Uzasadnienie

Nowy wykres jest bardziej przejrzysty poprzez użycie jednego kolory dla wszystkich danych. Kolejnym plusem jest uszeregowanie danych malęjąco przy czym można szybko odczytać, które sektory wydatkuja najwięcej pieniędzy. Po najechaniu na słupek dostajemy informację o dokładnej wartości wydaktowanych pieniędzy oraz o nazwie danego sektoru.

Praca domowa 4

Urszula Szczesna

2023-12-11

Znaleziony wykres do poprawienia

Błędy w wykresie źródłowym

Poprawienie wykresu

Uzasadnienie